Ποσοτικές Μέθοδοι στα Οικονομικά
Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής
Η υποβολή αιτήσεων έχει ξεκινήσει.
Ξεκινήστε την αίτησή σας ή ζητήστε περισσότερες πληροφορίες.
Διάρκεια Mαθημάτων
10 Ενότητες
25 ώρες Διδασκαλίας
32 Assessments
26 Βίντεο (30min)
Τρόπος Διδασκαλίας
100% Online
Επίπεδο Μαθήματος
Εισαγωγικό Μάθημα
Χρόνος
Μελέτης
4-6 ώρες ανά βδομάδα
Ευελιξία μάθησης
Γλώσσα Διδασκαλίας
Ελληνικά
Περιγραφή
Οι Ποσοτικές Μέθοδοι στα Οικονομικά αποτελούν το εργαλείο που συνδέει τη θεωρία με την πράξη, μετατρέποντας τα οικονομικά δεδομένα σε γνώση και στρατηγική δράση.
Μέσα από τη χρήση στατιστικών και οικονομετρικών τεχνικών, οι φοιτητές μαθαίνουν να αναλύουν, να ερμηνεύουν και να προβλέπουν οικονομικά φαινόμενα με ακρίβεια και αξιοπιστία.
Το μάθημα εστιάζει σε σύγχρονες μεθοδολογίες όπως οι μη παραμετρικοί έλεγχοι υποθέσεων, η ανάλυση διασποράς (ANOVA) και το γενικό γραμμικό μοντέλο παλινδρόμησης, προσφέροντας βαθιά κατανόηση των εργαλείων που χρησιμοποιούνται στην οικονομική έρευνα και ανάλυση. Παράλληλα, μέσα από εφαρμογές με λογισμικό, οι φοιτητές εξοικειώνονται με τη λογιστική παλινδρόμηση (Logistic Regression), τη διαχωριστική ανάλυση και την παραγοντική ανάλυση, που αποτελούν βασικά εργαλεία για την κατηγοριοποίηση, πρόβλεψη και κατανόηση πολύπλοκων οικονομικών δεδομένων.
Η διδασκαλία συνδυάζει θεωρία και πρακτική, δίνοντας στους φοιτητές τη δυνατότητα να εφαρμόζουν στην πράξη τις στατιστικές τεχνικές που υποστηρίζουν τη λήψη τεκμηριωμένων οικονομικών αποφάσεων, τη χάραξη πολιτικής και τη στρατηγική επιχειρηματική ανάλυση.
Εφαρμογές:
Οικονομική ανάλυση, τραπεζική, χρηματοοικονομική διαχείριση, μάρκετινγκ, ανάλυση κινδύνου και κάθε τομέας που απαιτεί ποσοτική αξιολόγηση και πρόβλεψη οικονομικών σχέσεων.
Learning outcomes
Με την επιτυχή ολοκλήρωση του μαθήματος, οι φοιτητές θα είναι σε θέση να:
- Να είναι σε θέση να εφαρμόζουν στατιστικές και οικονομετρικές μεθόδους για την ανάλυση και ερμηνεία πραγματικών οικονομικών δεδομένων, αξιοποιώντας σύγχρονα εργαλεία λογισμικού.
- Να κατανοούν τη λογική και τη χρήση των μη παραμετρικών ελέγχων υποθέσεων και της ανάλυσης διασποράς (ANOVA), επιλέγοντας την κατάλληλη μέθοδο ανάλογα με το είδος και τη δομή των δεδομένων.
- Να μπορούν να χρησιμοποιούν και να ερμηνεύουν γενικά γραμμικά μοντέλα παλινδρόμησης, εφαρμόζοντάς τα σε προβλήματα που σχετίζονται με την οικονομική ανάλυση, τη συμπεριφορά αγορών και την πρόβλεψη τάσεων.
- Να εξοικειωθούν με προχωρημένες τεχνικές όπως η λογιστική παλινδρόμηση (Logistic Regression), η διαχωριστική ανάλυση (Discriminant Analysis) και η παραγοντική ανάλυση (Factor Analysis), αναγνωρίζοντας τη συμβολή τους στη λήψη αποφάσεων και στην κατανόηση πολύπλοκων οικονομικών συστημάτων.
- Να αποκτήσουν δεξιότητες στη χρήση στατιστικών λογισμικών, ώστε να μπορούν να σχεδιάζουν, να εκτελούν και να ερμηνεύουν στατιστικές αναλύσεις με τρόπο επιστημονικά τεκμηριωμένο.
- Μέσα από το μάθημα, οι φοιτητές θα ενισχύσουν την ικανότητά τους να αναλύουν δεδομένα, να εξάγουν έγκυρα συμπεράσματα και να λαμβάνουν τεκμηριωμένες οικονομικές αποφάσεις, αναπτύσσοντας ουσιαστικές δεξιότητες για την έρευνα, τη διοίκηση και την επαγγελματική πράξη στον χώρο των οικονομικών.
Δεξιότητες
Διάρθρωση Μαθήματος
Στο μάθημα θα καλυφθούν οι ακόλουθες (εισαγωγικές) ενότητες:
2 Ενότητες | 8 Ώρες Διδασκαλίας | 4 Assessments | 3 Βίντεο (30min)
- Μη παραμετρικοί έλεγχοι υποθέσεων.
- Εφαρμογές με λογισμικό
2 Ενότητες | 6 Ώρες Διδασκαλίας | 4 Assessments | 3 Βίντεο (30min)
- Ανάλυση διασποράς (ANOVA).
- Εφαρμογές με λογισμικό.
5 Ενότητες | 10 Ώρες Διδασκαλίας | 4 Assessments | 4 Βίντεο (30min)
- Γενικό γραμμικό μοντέλο Παλινδρόμησης.
- Εφαρμογές με λογισμικό στα οικονομικά
- Λογιστική παλινδρόμηση (Logistic regression)
- Διαχωριστική ανάλυση (Discriminant analysis)
- Παραγοντική Ανάλυση (Factor analysis)
Τα θέματα εξετάσεων θα είναι διαθέσιμα σύντομα !
Τα μαθήματα καλύπτουν όλη την ύλη του μαθήματος;
Τα courses είναι ειδικά διαμορφωμένα ώστε να καλύπτουν όλη την ύλη του αντίστοιχου προπτυχιακού μαθήματος της σχολής σας. Παράλληλα αναπτύσσουμε την αντίληψη του μαθητή ώστε να μπορεί να εφαρμόσει την γνώση και σε επόμενα σχετιζόμενα μαθήματα μέσα από συνεχείς αξιολόγησεις που σας οδηγούν στο επιθυμητό αποτέλεσμα.
Με ποιόν τρόπο μπορώ να εγγραφώ στο Course;
Για να κάνεις εγγραφή στο Course θα πρέπει να πατήσεις στο button “ Κάνε την αίτηση σου” και να συμπληρώσετε την φόρμα ενδιαφέροντος. Σύντομα ένας εκπρόσωπος μας θα επικοινωνήσει μαζί σας για να σας παρέχει πληροφορίες και να σας ενημερώσει για την εξέλιξη της διαδικασίας.
Χρωστάω το συγκεκριμένο μάθημα, χρειάζονται άλλες γνώσεις ώστε να παρακολουθήσω;
Για το εκάστοτε μάθημα θα πρέπει να υπάρχουν κάποιες βασικές ή εξειδικευμένες γνώσεις για το λόγο αυτό στο Anadelta Academy έχουμε δημιουργήσει μια σειρά από τεστ αξιολόγησης που θα μπορέσουν να εκτιμήσουν το επίπεδο των γνώσεων σου και να σου προσφέρουν μια πιο ακριβή εκτίμηση για το πώς θα περάσεις το μάθημα της σχολής.
Για να κάνεις τα τεστ αξιολόγησης των προαπαιτούμενων γνώσεων παρακαλώ συμπλήρωσε την προηγούμενη στήλη που έχει τα τεστ αξιολόγησης.
Τι είναι ο προγραμματισμός σπουδών και πώς παρέχεται;
Με την αγορά του μαθήματος για όλους τους νέους μαθητές παρέχεται δωρεάν το πρόγραμμα Προγραμματισμού Σπουδών (Study MentoR) για 6 μήνες. Μέσα από την υπηρεσία μας Προγραμματισμού σπουδών παρέχουμε στους φοιτητές καθόλη την διάρκεια του εξαμήνου Mentoring. Ένας mentor είναι συνεχώς στο πλευρό σου για να σε βοηθήσει να λάβεις σωστές αποφάσεις και να σου παρέχει συνέχω tips και υποστήριξη για να πετύχεις τους στόχους σου. Μάθε περισσότερα για την διαδικασία (εδώ-link)
Πόσο κοστίζει το συγκεκριμένο Course κα ποιοι είναι οι διαφορετικοί τρόποι πληρωμής;
Το κάθε course έχει διαφορετική τιμή. Με την αίτηση σου στο μάθημα λαμβάνεις μια πλήρη ενημέρωση σχετικά με το κόστος του μαθήματος και τους διαφορετικούς τρόπους πληρωμής αυτού. Με την “early bird” αίτηση σου μπορείς να λάβεις το πρόγραμμα σε ειδική τιμή και να αποκτήσετε επιπλέον οφέλη. Μάθε περισσότερα εδώ
Προθεσμία αίτησης
Η προθεσμίες λήγουν σύντομα!
Έχετε απορίες;
Επικοινωνήστε μαζί μας στο info@anadelta.edu.gr
Προτεινόμενα μαθήματα
Ανακαλύψτε μαθήματα που ταιριάζουν με το μάθημα της Στατιστικής
